Amazon Bedrock 全家桶升级，推出新的定制和管理工具

亚马逊云科技日前发布全新工具，能够轻松定制其公有云端的大语言模型，并将成果整合至应用程序当中。

这些工具在亚马逊于拉斯维加斯召开的 re: Invent 2023 大会上首度亮相。会议期间，这家云巨头还发布了新的云实例，可供企业客户训练并运行 AI 模型。与此同时，名为 Amazon Q 的新型 AI 助手也横空出世，可帮助用户快速编写代码并总结冗长的文档资料。

亚马逊公布一项名为 Amazon Bedrock 的服务，可对一组托管基础模型进行访问。其中既包括亚马逊内部开发的 Amazon Titan 系列大语言模型（LLM），也提供来自其他厂商及开源生态系统的神经网络选项。亚马逊此次还公布两项新功能：微调与持续预训练，允许客户针对特定任务对 Bedrock 中的大模型进行定制。

定制神经网络就是使用知识库中未包含的新数据进行模型训练。例如，电子商务企业可以利用产品文档进行模型训练，使其学会回答客户提出的产品相关问题。这种定制过程能够显著提高大模型的回答准确率。

亚马逊此次推出的首个定制化功能为 fine-tuning 微调，允许开发人员在标记数据集上训练受支持的 Bedrock 模型。此类数据集包含样本输入、常见提示词以及针对这些提示词预先编写的 AI 答案。这些记录以问答形式组织而成，可供 AI 模型通过示例快速进行学习。

亚马逊推出的另一项定制功能为 continued pretraining 持续预训练，面向的则是另外一组用例。它允许企业在规模极大的数据集上对 Bedrock 大模型进行定制，例如涉及数十亿 token 的代码库。所谓 token，就是对应几个字符或数字的数据单元。这项新功能还可使用新信息对训练数据集做定期刷新。

亚马逊允许客户在未经标注的数据集上进行持续预训练。此类数据集包含样本输入，但往往并不具备 AI 模型所需要的输出示例。现在用户无需创建输出示例，因此能够大大减少创建训练数据集的工作量，从而降低 AI 定制成本。

亚马逊生成式 AI 首席开发者布道师 Antje Barth 在博文中表示，“用户可以指定最多 10 万条训练数据记录，且一般在至少提交 10 亿条 token 后即可看到显著的定制效果。”

发布之后，Amazon Titan Text 大模型将以公共预览的形式迎来持续预训练轻盈。而微调功能不仅适用于 Titan 模型，还将对接开源 Llama 2 和 Cohere Command Light 模型。

AI 应用往往需要执行涉及多个步骤的任务。例如，客服聊天机器人可能需要接收产品查询、为每条查询生成摘要，再将摘要转发给相关业务部门。亚马逊为此发布了 Agents for Amazon Bedrock 工具，能够简化这类多步骤任务的 AI 应用开发过程。

该工具于今年 7 月首度亮相，当时为 Bedrock 中的预览功能。而在本次 re: Invent 大会上，亚马逊将 Agents for Amazon Bedrock 全面开放，并添加了多项增强功能。

在 AI 开发领域，agent 智能体代表一款程序，能够将多步骤任务作为输入、将各个步骤拆分成独立操作，再将每项操作分配给 AI 模型。Agent 能够生成提示词，引导底层 AI 模型分步执行任务。Agent 本身由机器学习技术所支持，开发人员则通过自然语言来设置其需要执行哪些操作、各项操作的具体执行方式等。

Agents for Amazon Bedrock 简化了 AI agent 的创建过程。据亚马逊介绍，此次推出的新版工具允许开发者监控 agent 如何完成多步骤任务执行中的各个阶段。在必要时，开发人员还可以修改各子步骤的执行方式以提高输出质量。

如果还需要进一步定制，软件团队可以更新 agent 的所谓编排模板。编排模板是一种 AI 揭示词，用于通知 agent 需要执行哪些任务、具体如何执行。根据亚马逊的说法，开发人员现在可以自定义任务解释及其他细节，例如 AI 输出的呈现方式。

Barth 解释道，“只有在专注于特定任务时，agent 才能发挥最佳表现。目标和说明越清晰，可用的操作集（API）越集中，推理和确定正确步骤的效果也就越好。”

在使用 Bedrock 大模型、各模型的定制版本以及 AI agent 时，开发人员现在还能配合 Guardrails for Amazon Bedrock 这项新的预览功能，防止 AI 应用程序摄取敏感数据或生成有害输出。

此项功能允许开发者为 AI 应用定义需要回避的一组主题，例如银行可以通过配置要求其客服聊天机器人不得提供投资建议。该功能提供拖放界面，可轻松调整相应过滤强度。

Amazon Bedrock Guardrails 的另一项作用是保护敏感数据，例如个人身份信息（PII）。据亚马逊介绍，此功能允许 AI 应用阻止用户输入包含个人身份的提示词，并可编辑掉 AI 生成输出中的敏感内容。

原文链接：

https://siliconangle.com/2023/11/28/aws-rolls-new-ai-customization-management-tools/

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